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type: paper
slug: jongsulee-2006-mobile-number-portability-korean-mobile-telecom
title: >-
  Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile
  telecommunications market: Switching costs and number portability
authors:
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[yeonbaekim]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
  - '[[yuri-park]]'
year: 2006
venue: '[[international-journal-of-industrial-organization]]'
volume: '24'
pages: 107-124
doi: 10.1016/j.ijindorg.2005.07.003
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
  - '[[ict-policy]]'
  - '[[industrial-organization]]'
methods:
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[bayesian-estimation]]'
  - '[[gibbs-sampling]]'
  - '[[stated-preference]]'
  - '[[random-utility-model]]'
  - '[[rank-ordered-logit]]'
  - '[[markov-chain-monte-carlo]]'
themes:
  - '[[switching-costs]]'
  - '[[number-portability]]'
  - '[[korean-mobile-telecom]]'
  - '[[brand-loyalty]]'
  - '[[first-mover-advantage]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability

*[[jongsulee]], [[yeonbaekim]], [[jeongdonglee]], [[yuri-park]] (2006)* · [[international-journal-of-industrial-organization]] 24(1):107–124 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2005.07.003)

> 2004 년 1 월 한국 mobile telecom 시장의 [[number-portability]] (NP) 도입 직전, 미시 데이터로 [[switching-costs]] 와 NP 의 소비자 가치를 ex-ante 추정한다. SK Telecom · KTF · LG Telecom 의 가입자 N=466 conjoint 설문에서 brand · SAT · EVDO · price · FAIL · NP · UNCH · SW 8 attribute 의 [[mixed-logit]] 을 [[bayesian-estimation]] · [[gibbs-sampling]] 으로 추정한 결과, 88.6% 응답자가 사업자 전환에 disutility (mean WTP −41,000 원/월 ≈ −US$34) 를 부담하고, NP 의 WTP 는 15,000 원/월 (US$12) 이다. 즉 NP 도입은 switching cost 를 의미 있게 낮추지만 잔여 switching barrier 가 크며, 가격 reduction · 단말 보조금 · 단일 빌링 등 보완 정책이 필요함을 정량화한다.

- **RQ**: 한국 mobile telecom 시장에서 [[switching-costs]] 와 [[number-portability]] 의 소비자 가치는 얼마이며, NP 도입은 switching barrier 를 얼마나 낮추는가?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]], [[mixed-logit]], [[bayesian-estimation]], [[gibbs-sampling]], [[stated-preference]], [[random-utility-model]], [[rank-ordered-logit]]
- **데이터**: 서울 거주 가입자 N=466 (500 명 중 mobile 미사용자 제외, 2003-12 face-to-face), attribute 7 종 (brand 3 / SAT 3 / EVDO 2 / price 3 / FAIL 3 / NP 2 / UNCH 2) + switching dummy SW, 18 card (status-quo 6 + alternative 12) 를 6 set × 3 card 로 ranking
- **주요 발견**: SKT brand 더미 mean coefficient 2.39\*, NP coefficient mean 1.23\*, SW coefficient mean −2.71\*; 인구 분포로 환산하면 SKT 선호 78.5%, EVDO 무관심 72.5%, NP 선호 71.7%, SW 부정 88.6%; WTP(NP) = 14,613 원/월 (≈ US$12), WTP(SW, switching cost 합) = −40,963 원/월 (≈ −US$34), WTP(SKT brand premium vs LGT) = 39,648 원/월
- **시사점**: NP 가 switching cost 를 의미 있게 낮추지만 잔여 barrier 가 NP 가치의 거의 3 배 — 단순 NP 도입만으로 efficient competition 불가. 정책 보완: (i) 독립 제3자 품질·가격 평가 공개, (ii) 온라인 간편 전환, (iii) 통합 빌링, (iv) dual-band 단말 보급, (v) 마일리지 portability

![Fig. 1. 영국 OFTEL (2000) 조사 의 mobile 사업자 전환 barrier 응답 — "having to change number", "price of other suppliers", "having to buy new phone" 등이 핵심 장벽으로 등장한다. 본 paper 의 attribute 설계 (NP · UNCH · PRICE · brand) 가 이 7 가지 friction 을 conjoint 카드로 명시화하는 출발점.](/papers/200601_LeeJ_Estimating_the_extent_of_potential_competition_in_the_Korean_mobile_telecommunications_market_Switching_costs_and_number_portability/fig1.png)

## 요약

2004 년 초 한국 mobile telecom 시장은 가입률 75% 의 saturation 단계에 있었고, SK Telecom 의 13 년 monopoly 누적 자본과 brand 평판에 의한 lock-in 효과가 efficient competition 을 가로막는 핵심 friction 으로 지목됐다. 한국 정보통신부 (MIC) 는 2004-01-01 [[number-portability]] (NP) 도입을 의결했으나 도입 시점 ex-ante 시점에서는 revealed preference 데이터가 없어 NP 의 효과 추정이 불가능했다. 본 paper 는 [[stated-preference]] [[conjoint-analysis]] 로 brand · 서비스 품질 · EV-DO · 가격 · 통화실패 · NP · 단말유지 · 전환 의 8 attribute 를 카드화하고, 466 명에게 status-quo 카드 + alternative 카드 3 장 × 6 set 를 ranking 시켜 NP 가치 와 [[switching-costs]] 를 ex-ante 분리 식별한다.

방법론적으로는 표준 [[rank-ordered-logit]] 의 IIA · 동질성 제약을 [[mixed-logit]] 로 푸는데, [[bayesian-estimation]] + [[gibbs-sampling]] (Allenby-Rossi 1999, Chiang-Chib-Narasimhan 1999, Huber-Train 2001, Train 2003) 의 hierarchical Bayesian 절차를 채택한다. classical simulated MLE 의 (i) likelihood 적분 근사, (ii) local maximum 의존, (iii) consistency · efficiency 의 simulation draw 수 의존 같은 한계를 회피하기 위함. 응답자별 $\beta_i \sim N(b, W)$ unbounded normal 을 기본 가정하되, 모든 응답자가 일관 부호여야 할 PRICE · FAIL · SAT 는 log-normal 변환 (sign restriction), EV-DO 처럼 indifferent 가능한 attribute 는 0-censored normal $C = \max(0, \beta)$ 로 변환. 응답자가 6 set × (3 card ranking) 을 한 sequence 의 우도는 sequential conditional logit 의 곱이며, 20,000 iteration 의 Gibbs sampler 의 burn-in 10,000 + thinning 10 으로 1,000 posterior draw 를 사용한다.

주요 추정 결과는 세 가지 layer 에서 읽을 수 있다. **첫째, brand premium 의 강한 비대칭** — SKT mean 2.39 (78.5% 응답자가 다른 사업자보다 SKT 선호), KTF mean −0.085 (LGT 와 사실상 무차별). WTP 로는 SKT brand premium 이 LGT 대비 39,648 원/월 (≈ US$33). **둘째, NP 의 의미 있는 가치** — NP mean 1.23\*, 71.7% 가 number retention 을 가치 있게 보며, WTP(NP) = 14,613 원/월 ≈ US$12. NP 만으로 switching barrier 를 의미 있게 완화. **셋째, 그러나 NP 도 충분치 않은 잔여 switching cost** — SW dummy mean −2.71\*, 88.6% 가 사업자 전환에 disutility 부담, WTP(SW, NP/UNCH 제외 net switching cost) = −40,963 원/월 ≈ −US$34. NP 가치의 약 3 배. 저자들은 이를 (i) 사업자 전환 시 불확실성·서비스 학습·setup cost, (ii) 통신품질 평가 비대칭, (iii) 마일리지·결합상품 loss 등 비-가격 비-NP friction 의 합으로 해석. 결론은 명확하다 — NP 도입은 *필요* 조건이지만 *충분* 조건이 아니다. 추가 정책 (제3자 품질평가 공개, 온라인 간편 전환, 통합 빌링, dual-band 단말, 마일리지 portability) 이 함께 가야 efficient competition 달성. 한계는 stated preference 의 self-selectivity · policy response bias 가능성과 cross-sectional 단일 시점 estimation 으로 NP 도입 후 시계열 dynamics 미관측.

## 핵심 결과

**Mixed logit (random coefficient) 추정 (Table 2, N=466 × 18 card, b 와 W 는 사후평균)**

| 변수 | Mean (b) | Variance (W) | 응답자별 분포 |
|---|---:|---:|---|
| SKT brand | 2.3885\* (0.28) | 7.4417\* | Normal |
| KTF brand | −0.0851 (0.15) | 0.9543\* | Normal (n.s.) |
| SAT (만족도) | −4.4208\* (0.26) | 2.0152\* | Log-normal |
| EVDO 가능 | −1.1493\* (0.25) | 3.6295\* | 0-censored Normal |
| PRICE (10K won)† | −0.1446\* (0.06) | 0.6006\* | Log-normal |
| FAIL (10 중 break)† | −3.2451\* (0.28) | 5.4250\* | Log-normal |
| NP 가능 | 1.2344\* (0.18) | 4.3232\* | Normal |
| UNCH (단말 유지) | 0.1254 (0.13) | 1.1433\* | Normal (n.s.) |
| SW (전환 더미) | −2.7138\* (0.32) | 5.3255\* | Normal |

\* posterior std error 단위 유의. † PRICE · FAIL 은 음수로 입력해 transformed coefficient 가 모든 응답자에 양 (=비효용) 으로 나오게 설정.

**응답자 분포의 sign-share (Table 5)**

| 조건 | Share |
|---|---:|
| SKT > (KTF, LGT) | 78.5% |
| KTF > (SKT, LGT) | 8.8% |
| LGT > (SKT, KTF) | 12.7% |
| EVDO = 0 (무관심) | 72.5% |
| NP > 0 (가치 있음) | 71.7% |
| SW < 0 (전환에 disutility) | 88.6% |

**WTP (10,000 won/월 단위, 2003-12 환율 1 US$ ≈ 1,198 won, Table 6)**

| Attribute | Mean | Median | Variance |
|---|---:|---:|---:|
| SKT brand premium (LGT 기준) | 3.9648 | 2.4783 | 43.57 |
| KTF brand premium | −0.0016 | −0.0406 | 5.35 |
| SAT 1단계 개선 | 0.0425 | 0.0129 | 0.01 |
| EVDO 가능 | 0.5973 | 0.0000 | 3.65 |
| FAIL 1회 감소 | −0.4348 | −0.0465 | 6.57 |
| **NP (number portability)** | **1.4613** | **1.1609** | **16.76** |
| UNCH (단말 유지) | 0.0499 | 0.0919 | 5.09 |
| **SW (net switching cost)** | **−4.0963** | **−2.8362** | **41.27** |

→ NP 가치 ≈ 15,000 원/월 (US$12), 잔여 switching cost ≈ −41,000 원/월 (US$34) — NP 의 약 3 배.

**Sibling: 표준 ROL 추정 (Table 4, 동질성 가정)**

| 변수 | Coefficient | t |
|---|---:|---:|
| SKT | 0.892 | 13.25 |
| KTF | 0.285 | 4.35 |
| SAT | 0.334 | 11.69 |
| EVDO | 0.206 | 3.04 |
| PRICE | −0.306 | −37.36 |
| FAIL | −0.087 | −5.48 |
| NP | 0.452 | 8.33 |
| UNCH | −0.129 | −1.85 |
| SW | −1.604 | −29.81 |

→ ROL 은 sign · 유의성 일치하지만 mixed logit 의 random coefficient 분산 (e.g. PRICE variance 0.60, FAIL variance 5.43) 을 잡지 못해 응답자 heterogeneity 정보 손실.

## 방법론 노트

[[random-utility-model]] (McFadden 1974) 의 표준 형태에 switching dummy 추가:

$$
U_{ijt} = \beta_i' z_{ijt} + \beta_{i, \rm SW}\, \mathrm{SW}_{ijt} + \varepsilon_{ijt}
$$

$z$ 는 attribute 벡터, SW 는 전환 더미. Status-quo 카드 (현 사업자) 의 SW = 0, alternative 카드의 SW = 1. 따라서 $\beta_{i, \rm SW}$ 가 응답자 $i$ 의 *net* switching cost (brand · price · NP · UNCH 통제 후) 의 marginal utility.

응답자가 $T=6$ 개 choice set 의 각각 $J=3$ 개 카드를 ranking 한 sequence 의 우도는 [[rank-ordered-logit]] 형태의 sequential conditional logit 의 곱:

$$
L(r_i \mid \beta_i) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta_i x_{ij_t}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta_i x_{ik_t}}}
$$

[[mixed-logit]] 의 random coefficient $\beta_i \sim N(b, W)$. 사후추정은 hierarchical Bayesian + [[gibbs-sampling]]: $(b, W)$ 의 prior 와 응답자별 $\beta_i$ 의 posterior 를 conditional sequence 로 sampling 하고, 각 $\beta_i$ 단계는 Metropolis-Hastings (M-H) accept/reject step 로 update. PRICE · FAIL 처럼 모든 응답자에 일관 부호여야 하는 attribute 는 $C_i = -\exp(\tilde{\beta}_i)$ 의 log-normal 변환, EV-DO 처럼 indifference 허용 attribute 는 $C_i = \max(0, \beta_i)$ 의 0-censored normal 변환. 변환된 utility $U_{ijt} = C(\beta_i)' x_{ijt} + \varepsilon_{ijt}$ 에 대해 M-H 단계의 acceptance ratio 를 transformed parameter 기준으로 재계산.

WTP 는 attribute $k$ 의 marginal utility 와 PRICE 의 marginal utility 비:

$$
\mathrm{WTP}_{i,k} = -\frac{\beta_{i,k}}{\beta_{i, \rm PRICE}}
$$

응답자별 $\beta_i$ 분포에서 WTP 분포를 induced — Table 6 의 mean · variance · median 은 모두 이 induced 분포의 통계. 식별은 (i) 12 alternative card 의 orthogonal design 에서 attribute 공선성 제거, (ii) status-quo card 와 alternative card 의 ranking 비교에서 SW 와 NP 의 분리 식별 (status-quo SW=0, alternative 의 NP 가 사용가능/불가능의 변동에서 NP · SW 분해), (iii) 466 응답자 의 ranking heterogeneity 에서 random coefficient 분산 식별에서 온다.

## 연구 계보

본 paper 의 *switching cost* lineage 는 Klemperer (1987 *Quarterly Journal of Economics*, 1995 *Review of Economic Studies*) 의 이론 정리 + Jones-Mothersbaugh-Beatty (2002 *Journal of Business Research*) 의 continuity / learning / sunk cost 3 분류 + Kim-Kliger-Vale (2003 *Journal of Financial Intermediation*) 의 banking 실증 + Shy (2002 *International Journal of Industrial Organization*) 의 quick estimation method 위에 서 있다. 본 paper 와 가장 가까운 직접 predecessor 는 Chen-Hitt (2001) — online brokerage 의 revealed-preference discrete choice 로 switching cost 를 추정한 작업으로, 본 paper 가 revealed preference 가 불가능한 ex-ante 정책평가 상황 (NP 도입 직전) 을 *stated-preference* + *random coefficient* 로 확장한 점에서 방법론적으로 mirror image. *Number portability* lineage 는 Reinke (1998), Gans-King-Woodbridge (2001), Haucap (2003) 의 local NP 시리즈와 housing voucher · pension portability 의 cross-domain 비교 위에 위치.

방법론 lineage 는 McFadden (1974) 의 conditional logit, Layton (2000 *Journal of Environmental Economics and Management*) 의 random coefficient stated preference, Calfee-Winston-Stempski (2001 *Review of Economics and Statistics*) 의 econometric stated preference issues, McFadden-Train (2000 *Journal of Applied Econometrics*) 의 mixed MNL, Brownstone-Train (1999 *Journal of Econometrics*) 의 substitution pattern, Train (2003) 의 hierarchical Bayesian 표준화, Allenby-Rossi (1999 *JoE*) 의 heterogeneity marketing application, Chiang-Chib-Narasimhan (1999 *JoE*) 의 MCMC consideration set 의 종합.

TEMEP 내 sibling: (i) [[jiwoon-ahn-2006-rank-ordered-logit-bayesian-estimation]] — 같은 batch 의 WLAN/mobile internet conjoint 로 동일 mixed ROL + Bayesian 방법론 채택, attribute 설계만 다른 paired study, (ii) [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]] — 한국 mobile 시장 stated preference 의 직접 선례 (휴대전화 컬러 디스플레이 valuation, PICMET 2003), (iii) [[jongsulee-2006-conjoint-analysis-television]] — 동일 conjoint + diffusion 결합 응용 sibling. 본 paper 는 [[jongsulee]] 의 [[temep]] demand-analysis 라인이 IO 정책분석 (NP) 으로 확장된 시기적 표지석이며, 이후 [[yeonbaekim]] 의 alternative-fuel 자동차 stated-preference 시리즈와 [[jongsulee]] 의 mobile / telecom 시리즈로 분기하는 fork point.

## See also

- [[switching-costs]]
- [[number-portability]]
- [[mixed-logit]]
- [[bayesian-estimation]]
- [[gibbs-sampling]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[korean-mobile-telecom]]
- [[brand-loyalty]]
- [[jiwoon-ahn-2006-rank-ordered-logit-bayesian-estimation]]
- [[jongsulee]]
- [[yeonbaekim]]
- [[jeongdonglee]]